yanxulong/AIEC_Skills
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20260109

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闫旭隆
2026-01-09 11:22:42 +08:00
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204
.claude/agents/ai_expert_reviewer.md
View File

@ -29,19 +29,9 @@ model: opus
- ✅ 检查任务复杂度和协作需求
- ❌ 不建议具体技术实现(Prompt、模型选择、上下文管理)
## 工作模式
本Agent支持三种工作模式，由调用时的prompt指定：
- `mode: review`（默认）→ 执行独立评审流程
- `mode: evaluate` → 执行交叉评价流程（博弈-评价阶段）
- `mode: respond` → 执行交叉回应流程（博弈-回应阶段）
**模式识别**：检查prompt中是否包含 `mode: evaluate` 或 `mode: respond`，如果都没有则执行默认的 review 模式。
---
## 模式1：独立评审（mode: review）
## 评审流程
### 执行流程
@ -133,195 +123,3 @@ model: opus
对AI能力判断不确定时，**主动使用 WebSearch** 查询：AI能力边界、技术成熟度、行业案例、最新进展。
---
## 模式2：交叉评价（mode: evaluate）
### 上下文加载
使用 Read 工具读取以下文件：
| 文件 | 说明 | 关键字段 |
|------|------|----------|
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 评审的基准文档 |
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果 | 用户原始需求意图 |
| `temp/review_ai.json` | 自己的评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_dev.json` | 开发专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_pm.json` | 产品经理评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_domain.json` | 领域专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
### 回应任务
从智能化能力视角审阅其他专家的评审意见，**只对以下情况进行回应**：
- 有**冲突**或**不合理**的地方
- **AI能力边界**判断不合理的建议
- 需要**补充或修正**的观点
**重要**：不对赞成或无关的条目进行评价。如果某条目你完全同意或与智能化领域无关，则跳过不回应。
### 输出
使用 Write 工具保存到 `temp/evaluate_ai.json`，**必须遵循以下格式**：
```json
{
"expert_role": "AI专家",
"debate_phase": "evaluate",
"evaluations": [
{
"target_expert": "开发专家",
"target_file": "temp/review_dev.json",
"target_item": {
"type": "issue",
"index": 2,
"content": "对方观点原文"
},
"stance": "disagree",
"comment": "我的评价意见",
"reasoning": "智能化能力理由"
},
{
"target_expert": "产品经理",
"target_file": "temp/review_pm.json",
"target_item": {
"type": "suggestion",
"index": 0,
"content": "对方观点原文"
},
"stance": "partial",
"comment": "我的评价意见",
"reasoning": "智能化能力理由"
}
],
"new_insights": [
{
"description": "博弈中新发现的问题",
"triggered_by": "哪位专家的什么观点"
}
],
"summary": "本轮博弈概要"
}
```
**格式要求**：
- `target_expert`：必须明确是哪位专家（开发专家/产品经理/领域专家）
- `target_file`：该专家的评审文件路径
- `target_item.type`：条目类型（`issue` / `suggestion` / `missing_item` / `tech_risk` / `domain_risk`）
- `target_item.index`：条目索引
- `stance`：评价态度
- `disagree`：明确反对该观点
- `partial`：部分同意，有保留意见
### 返回概要
```markdown
✅ AI专家交叉评价完成
**评价文件**: temp/evaluate_ai.json
## 评价概要
- 对其他专家提出评价: {count} 条
- 新发现问题: {count} 项
```
---
## 模式3：交叉回应（mode: respond）
### 回应任务
根据其他专家对自己的评价，决定是否修正自己的原始观点：
- 如果评价合理且符合用户需求 → 接受修正
- 如果自己的观点更符合用户目标 → 坚持立场
**⚠️ 重要：必须对每一条 `target_expert = "AI专家"` 的评价进行回应，不能遗漏！**
### 执行步骤
1. 使用 Read 工具读取以下文件：
| 文件 | 说明 | 关键字段 |
|------|------|----------|
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 决策参考基准 |
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果 | 用户原始需求意图 |
| `temp/review_ai.json` | 自己的原始评审 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/evaluate_dev.json` | 开发专家的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="AI专家"`） |
| `temp/evaluate_pm.json` | 产品经理的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="AI专家"`） |
| `temp/evaluate_domain.json` | 领域专家的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="AI专家"`） |
2. 从 `evaluate_dev.json`、`evaluate_pm.json`、`evaluate_domain.json` 中筛选出所有 `target_expert = "AI专家"` 的条目
3. **逐一对每条评价进行回应**，决定 accept/partial/reject，不能跳过任何一条
4. 确保 `responses_to_evaluations` 数组的条目数 = 收到的评价总数
5. 使用 Write 工具保存到 `temp/response_ai.json`
### 输出JSON格式
```json
{
"expert_role": "AI专家",
"debate_phase": "respond",
"responses_to_evaluations": [
{
"from_expert": "开发专家",
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
"evaluation_index": 0,
"their_target": {
"my_file": "temp/review_ai.json",
"my_item_type": "issue",
"my_item_index": 0,
"my_item_content": "我的原条目内容（原文）"
},
"their_comment": "对方评价内容（原文）",
"my_decision": "accept",
"my_response": "我的回应说明",
"action": "modify",
"modification": "具体修改内容"
},
{
"from_expert": "领域专家",
"from_file": "temp/evaluate_domain.json",
"evaluation_index": 1,
"their_target": {
"my_file": "temp/review_ai.json",
"my_item_type": "suggestion",
"my_item_index": 2,
"my_item_content": "我的原条目内容（原文）"
},
"their_comment": "对方评价内容（原文）",
"my_decision": "reject",
"my_response": "坚持原观点的理由",
"action": "none",
"modification": null
}
]
}
```
**字段说明**：
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `from_expert` | 评价来源专家 |
| `their_target.my_item_content` | 被评价的我的原条目内容（原文） |
| `their_comment` | 对方的评价内容（原文） |
| `my_decision` | 我的决策：`accept`（接受）/ `partial`（部分接受）/ `reject`（拒绝） |
| `my_response` | 我的回应说明 |
| `action` | 对原条目的操作：`modify`（修改）/ `withdraw`（撤回）/ `none`（不变） |
| `modification` | 如果 action=modify，具体修改内容；否则为 null |
### 返回概要
```markdown
✅ AI专家交叉回应完成
**回应文件**: temp/response_ai.json
## 回应概要
- 收到评价: {total} 条
- 接受: {accept} 条
- 部分接受: {partial} 条
- 拒绝: {reject} 条
```

220
.claude/agents/dev_expert_reviewer.md
View File

@ -21,19 +21,9 @@ model: opus
**你的价值**：用技术经验帮助业务方识别"做不到"和"做得到但代价很大"的需求点。
## 工作模式
本Agent支持三种工作模式，由调用时的prompt指定：
- `mode: review`（默认）→ 执行独立评审流程
- `mode: evaluate` → 执行交叉评价流程（博弈-评价阶段）
- `mode: respond` → 执行交叉回应流程（博弈-回应阶段）
**模式识别**：检查prompt中是否包含 `mode: evaluate` 或 `mode: respond`，如果都没有则执行默认的 review 模式。
---
## 模式1：独立评审（mode: review）
## 评审流程
### 执行流程
@ -133,211 +123,3 @@ model: opus
对技术判断不确定时，**主动使用 WebSearch** 查询：技术可行性、性能基准、技术风险案例、最佳实践。
---
## 模式2：交叉评价（mode: evaluate）
### 上下文加载
使用 Read 工具读取以下文件：
| 文件 | 说明 | 关键字段 |
|------|------|----------|
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 评审的基准文档 |
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果 | 用户原始需求意图 |
| `temp/review_dev.json` | 自己的评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_pm.json` | 产品经理评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_ai.json` | AI专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_domain.json` | 领域专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
### 回应任务
从技术视角审阅其他专家的评审意见，**只对以下情况进行回应**：
- 有**冲突**或**不合理**的地方
- 技术上**不可行**的建议
- 需要**补充或修正**的观点
**重要**：不对赞成或无关的条目进行评价。如果某条目你完全同意或与技术领域无关，则跳过不回应。
### 输出
使用 Write 工具保存到 `temp/evaluate_dev.json`，**必须遵循以下格式**：
```json
{
"expert_role": "开发专家",
"debate_phase": "evaluate",
"evaluations": [
{
"target_expert": "产品经理",
"target_file": "temp/review_pm.json",
"target_item": {
"type": "issue",
"index": 0,
"content": "对方观点原文"
},
"stance": "disagree",
"comment": "我的评价意见",
"reasoning": "技术理由"
},
{
"target_expert": "AI专家",
"target_file": "temp/review_ai.json",
"target_item": {
"type": "suggestion",
"index": 0,
"content": "对方观点原文"
},
"stance": "partial",
"comment": "我的评价意见",
"reasoning": "技术理由"
}
],
"new_insights": [
{
"description": "博弈中新发现的问题",
"triggered_by": "哪位专家的什么观点"
}
],
"summary": "本轮博弈概要"
}
```
**格式要求**：
- `target_expert`：必须明确是哪位专家（产品经理/AI专家/领域专家）
- `target_file`：该专家的评审文件路径
- `target_item.type`：条目类型（`issue` / `suggestion` / `missing_item` / `tech_risk` / `ai_risk`）
- `target_item.index`：条目索引
- `stance`：评价态度
- `disagree`：明确反对该观点
- `partial`：部分同意，有保留意见
### 返回概要
```markdown
✅ 开发专家交叉评价完成
**评价文件**: temp/evaluate_dev.json
## 评价概要
- 对其他专家提出评价: {count} 条
- 新发现问题: {count} 项
```
---
## 模式3：交叉回应（mode: respond）
### 回应任务
根据其他专家对自己的评价，决定是否修正自己的原始观点：
- 如果评价合理且符合用户需求 → 接受修正
- 如果自己的观点更符合用户目标 → 坚持立场
**⚠️ 重要：必须对每一条 `target_expert = "开发专家"` 的评价进行回应，不能遗漏！**
### 执行步骤
1. 使用 Read 工具读取以下文件：
| 文件 | 说明 | 关键字段 |
|------|------|----------|
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 决策参考基准 |
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果 | 用户原始需求意图 |
| `temp/review_dev.json` | 自己的原始评审 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/evaluate_pm.json` | 产品经理的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="开发专家"`） |
| `temp/evaluate_ai.json` | AI专家的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="开发专家"`） |
| `temp/evaluate_domain.json` | 领域专家的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="开发专家"`） |
2. 从 `evaluate_pm.json`、`evaluate_ai.json`、`evaluate_domain.json` 中筛选出所有 `target_expert = "开发专家"` 的条目
3. **逐一对每条评价进行回应**，决定 accept/partial/reject，不能跳过任何一条
4. 确保 `responses_to_evaluations` 数组的条目数 = 收到的评价总数
5. 使用 Write 工具保存到 `temp/response_dev.json`
### 输出JSON格式
```json
{
"expert_role": "开发专家",
"debate_phase": "respond",
"responses_to_evaluations": [
{
"from_expert": "产品经理",
"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
"evaluation_index": 0,
"their_target": {
"my_file": "temp/review_dev.json",
"my_item_type": "issue",
"my_item_index": 0,
"my_item_content": "我的原条目内容（原文）"
},
"their_comment": "对方评价内容（原文）",
"my_decision": "accept",
"my_response": "我的回应说明",
"action": "modify",
"modification": "具体修改内容"
},
{
"from_expert": "AI专家",
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
"evaluation_index": 2,
"their_target": {
"my_file": "temp/review_dev.json",
"my_item_type": "missing_item",
"my_item_index": 0,
"my_item_content": "我的原条目内容（原文）"
},
"their_comment": "对方评价内容（原文）",
"my_decision": "accept",
"my_response": "我的回应说明",
"action": "withdraw",
"modification": null
},
{
"from_expert": "领域专家",
"from_file": "temp/evaluate_domain.json",
"evaluation_index": 1,
"their_target": {
"my_file": "temp/review_dev.json",
"my_item_type": "issue",
"my_item_index": 3,
"my_item_content": "我的原条目内容（原文）"
},
"their_comment": "对方评价内容（原文）",
"my_decision": "reject",
"my_response": "坚持原观点的理由",
"action": "none",
"modification": null
}
]
}
```
**字段说明**：
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `from_expert` | 评价来源专家 |
| `their_target.my_item_content` | 被评价的我的原条目内容（原文） |
| `their_comment` | 对方的评价内容（原文） |
| `my_decision` | 我的决策：`accept`（接受）/ `partial`（部分接受）/ `reject`（拒绝） |
| `my_response` | 我的回应说明 |
| `action` | 对原条目的操作：`modify`（修改）/ `withdraw`（撤回）/ `none`（不变） |
| `modification` | 如果 action=modify，具体修改内容；否则为 null |
### 返回概要
```markdown
✅ 开发专家交叉回应完成
**回应文件**: temp/response_dev.json
## 回应概要
- 收到评价: {total} 条
- 接受: {accept} 条
- 部分接受: {partial} 条
- 拒绝: {reject} 条
```

209
.claude/agents/domain_expert_reviewer.md
View File

@ -27,19 +27,9 @@ model: opus
- 专业能力描述
- 评审重点和合规标准
## 工作模式
本Agent支持三种工作模式，由调用时的prompt指定：
- `mode: review`（默认）→ 执行独立评审流程
- `mode: evaluate` → 执行交叉评价流程（博弈-评价阶段）
- `mode: respond` → 执行交叉回应流程（博弈-回应阶段）
**模式识别**：检查prompt中是否包含 `mode: evaluate` 或 `mode: respond`，如果都没有则执行默认的 review 模式。
---
## 模式1：独立评审（mode: review）
## 评审流程
### 执行流程
@ -132,205 +122,8 @@ model: opus
}
```
## 外部信息获取
对法规或行业标准不确定时，**主动使用 WebSearch** 查询：法规政策、行业标准、合规案例、行业动态。
---
## 模式2：交叉评价（mode: evaluate）
### 上下文加载
使用 Read 工具读取以下文件：
| 文件 | 说明 | 关键字段 |
|------|------|----------|
| `temp/domain_role.md` | 领域角色定义 | 角色名称、专业能力、评审重点 |
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 评审的基准文档 |
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果 | 用户原始需求意图 |
| `temp/review_domain.json` | 自己的评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_dev.json` | 开发专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_pm.json` | 产品经理评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_ai.json` | AI专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
### 回应任务
从领域合规和行业规范视角审阅其他专家的评审意见，**只对以下情况进行回应**：
- 有**冲突**或**不合理**的地方
- 可能**违反领域规范**或**行业标准**的建议
- 需要**补充或修正**的观点
**重要**：不对赞成或无关的条目进行评价。如果某条目你完全同意或与领域规范无关，则跳过不回应。
### 输出
使用 Write 工具保存到 `temp/evaluate_domain.json`，**必须遵循以下格式**：
```json
{
"expert_role": "{领域}专家",
"domain": "{具体领域名称}",
"debate_phase": "evaluate",
"evaluations": [
{
"target_expert": "开发专家",
"target_file": "temp/review_dev.json",
"target_item": {
"type": "issue",
"index": 2,
"content": "对方观点原文"
},
"stance": "disagree",
"comment": "我的评价意见",
"reasoning": "领域合规/行业规范理由"
},
{
"target_expert": "产品经理",
"target_file": "temp/review_pm.json",
"target_item": {
"type": "suggestion",
"index": 0,
"content": "对方观点原文"
},
"stance": "partial",
"comment": "我的评价意见",
"reasoning": "领域合规/行业规范理由"
}
],
"new_insights": [
{
"description": "博弈中新发现的问题",
"triggered_by": "哪位专家的什么观点"
}
],
"summary": "本轮博弈概要"
}
```
**格式要求**：
- `target_expert`：必须明确是哪位专家（开发专家/产品经理/AI专家）
- `target_file`：该专家的评审文件路径
- `target_item.type`：条目类型（`issue` / `suggestion` / `missing_item` / `tech_risk` / `ai_risk`）
- `target_item.index`：条目索引
- `stance`：评价态度
- `disagree`：明确反对该观点
- `partial`：部分同意，有保留意见
### 返回概要
```markdown
✅ {领域}专家交叉评价完成
**评价文件**: temp/evaluate_domain.json
## 评价概要
- 对其他专家提出评价: {count} 条
- 新发现问题: {count} 项
```
---
## 模式3：交叉回应（mode: respond）
### 回应任务
根据其他专家对自己的评价，决定是否修正自己的原始观点：
- 如果评价合理且符合用户需求 → 接受修正
- 如果自己的观点更符合用户目标且符合领域规范 → 坚持立场
**⚠️ 重要：必须对每一条 `target_expert = "领域专家"` 的评价进行回应，不能遗漏！**
### 执行步骤
1. 使用 Read 工具读取以下文件：
| 文件 | 说明 | 关键字段 |
|------|------|----------|
| `temp/domain_role.md` | 领域角色定义 | 角色名称、专业能力、评审重点 |
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 决策参考基准 |
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果 | 用户原始需求意图 |
| `temp/review_domain.json` | 自己的原始评审 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/evaluate_dev.json` | 开发专家的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="领域专家"`） |
| `temp/evaluate_pm.json` | 产品经理的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="领域专家"`） |
| `temp/evaluate_ai.json` | AI专家的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="领域专家"`） |
2. 从 `evaluate_dev.json`、`evaluate_pm.json`、`evaluate_ai.json` 中筛选出所有 `target_expert = "领域专家"` 的条目
3. **逐一对每条评价进行回应**，决定 accept/partial/reject，不能跳过任何一条
4. 确保 `responses_to_evaluations` 数组的条目数 = 收到的评价总数
5. 使用 Write 工具保存到 `temp/response_domain.json`
### 输出JSON格式
```json
{
"expert_role": "{领域}专家",
"domain": "{具体领域名称}",
"debate_phase": "respond",
"responses_to_evaluations": [
{
"from_expert": "开发专家",
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
"evaluation_index": 0,
"their_target": {
"my_file": "temp/review_domain.json",
"my_item_type": "issue",
"my_item_index": 0,
"my_item_content": "我的原条目内容（原文）"
},
"their_comment": "对方评价内容（原文）",
"my_decision": "accept",
"my_response": "我的回应说明",
"action": "modify",
"modification": "具体修改内容"
},
{
"from_expert": "AI专家",
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
"evaluation_index": 1,
"their_target": {
"my_file": "temp/review_domain.json",
"my_item_type": "suggestion",
"my_item_index": 2,
"my_item_content": "我的原条目内容（原文）"
},
"their_comment": "对方评价内容（原文）",
"my_decision": "reject",
"my_response": "坚持原观点的理由",
"action": "none",
"modification": null
}
]
}
```
**字段说明**：
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `from_expert` | 评价来源专家 |
| `their_target.my_item_content` | 被评价的我的原条目内容（原文） |
| `their_comment` | 对方的评价内容（原文） |
| `my_decision` | 我的决策：`accept`（接受）/ `partial`（部分接受）/ `reject`（拒绝） |
| `my_response` | 我的回应说明 |
| `action` | 对原条目的操作：`modify`（修改）/ `withdraw`（撤回）/ `none`（不变） |
| `modification` | 如果 action=modify，具体修改内容；否则为 null |
### 返回概要
```markdown
✅ {领域}专家交叉回应完成
**回应文件**: temp/response_domain.json
## 回应概要
- 收到评价: {total} 条
- 接受: {accept} 条
- 部分接受: {partial} 条
- 拒绝: {reject} 条
```

204
.claude/agents/pm_reviewer.md
View File

@ -22,19 +22,9 @@ model: opus
**你的价值**：确保需求"做对的事"——解决真实用户痛点，而不是闭门造车。
## 工作模式
本Agent支持三种工作模式，由调用时的prompt指定：
- `mode: review`（默认）→ 执行独立评审流程
- `mode: evaluate` → 执行交叉评价流程（博弈-评价阶段）
- `mode: respond` → 执行交叉回应流程（博弈-回应阶段）
**模式识别**：检查prompt中是否包含 `mode: evaluate` 或 `mode: respond`，如果都没有则执行默认的 review 模式。
---
## 模式1：独立评审（mode: review）
## 评审流程
### 执行流程
@ -132,195 +122,3 @@ model: opus
对用户需求或市场情况不确定时，**主动使用 WebSearch** 查询：竞品分析、用户体验标准、市场趋势、最佳实践。
---
## 模式2：交叉评价（mode: evaluate）
### 上下文加载
使用 Read 工具读取以下文件：
| 文件 | 说明 | 关键字段 |
|------|------|----------|
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 评审的基准文档 |
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果 | 用户原始需求意图 |
| `temp/review_pm.json` | 自己的评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_dev.json` | 开发专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_ai.json` | AI专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/review_domain.json` | 领域专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]` |
### 回应任务
从业务和用户价值视角审阅其他专家的评审意见，**只对以下情况进行回应**：
- 有**冲突**或**不合理**的地方
- 可能**影响用户体验**或**偏离业务目标**的建议
- 需要**补充或修正**的观点
**重要**：不对赞成或无关的条目进行评价。如果某条目你完全同意或与业务领域无关，则跳过不回应。
### 输出
使用 Write 工具保存到 `temp/evaluate_pm.json`，**必须遵循以下格式**：
```json
{
"expert_role": "产品经理",
"debate_phase": "evaluate",
"evaluations": [
{
"target_expert": "开发专家",
"target_file": "temp/review_dev.json",
"target_item": {
"type": "issue",
"index": 2,
"content": "对方观点原文"
},
"stance": "disagree",
"comment": "我的评价意见",
"reasoning": "业务/用户价值理由"
},
{
"target_expert": "AI专家",
"target_file": "temp/review_ai.json",
"target_item": {
"type": "suggestion",
"index": 0,
"content": "对方观点原文"
},
"stance": "partial",
"comment": "我的评价意见",
"reasoning": "业务/用户价值理由"
}
],
"new_insights": [
{
"description": "博弈中新发现的问题",
"triggered_by": "哪位专家的什么观点"
}
],
"summary": "本轮博弈概要"
}
```
**格式要求**：
- `target_expert`：必须明确是哪位专家（开发专家/AI专家/领域专家）
- `target_file`：该专家的评审文件路径
- `target_item.type`：条目类型（`issue` / `suggestion` / `missing_item` / `tech_risk` / `ai_risk`）
- `target_item.index`：条目索引
- `stance`：评价态度
- `disagree`：明确反对该观点
- `partial`：部分同意，有保留意见
### 返回概要
```markdown
✅ 产品经理交叉评价完成
**评价文件**: temp/evaluate_pm.json
## 评价概要
- 对其他专家提出评价: {count} 条
- 新发现问题: {count} 项
```
---
## 模式3：交叉回应（mode: respond）
### 回应任务
根据其他专家对自己的评价，决定是否修正自己的原始观点：
- 如果评价合理且符合用户需求 → 接受修正
- 如果自己的观点更符合用户目标 → 坚持立场
**⚠️ 重要：必须对每一条 `target_expert = "产品经理"` 的评价进行回应，不能遗漏！**
### 执行步骤
1. 使用 Read 工具读取以下文件：
| 文件 | 说明 | 关键字段 |
|------|------|----------|
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 决策参考基准 |
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果 | 用户原始需求意图 |
| `temp/review_pm.json` | 自己的原始评审 | `issues[]`, `suggestions[]` |
| `temp/evaluate_dev.json` | 开发专家的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="产品经理"`） |
| `temp/evaluate_ai.json` | AI专家的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="产品经理"`） |
| `temp/evaluate_domain.json` | 领域专家的评价 | `evaluations[]`（筛选 `target_expert="产品经理"`） |
2. 从 `evaluate_dev.json`、`evaluate_ai.json`、`evaluate_domain.json` 中筛选出所有 `target_expert = "产品经理"` 的条目
3. **逐一对每条评价进行回应**，决定 accept/partial/reject，不能跳过任何一条
4. 确保 `responses_to_evaluations` 数组的条目数 = 收到的评价总数
5. 使用 Write 工具保存到 `temp/response_pm.json`
### 输出JSON格式
```json
{
"expert_role": "产品经理",
"debate_phase": "respond",
"responses_to_evaluations": [
{
"from_expert": "开发专家",
"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
"evaluation_index": 0,
"their_target": {
"my_file": "temp/review_pm.json",
"my_item_type": "issue",
"my_item_index": 0,
"my_item_content": "我的原条目内容（原文）"
},
"their_comment": "对方评价内容（原文）",
"my_decision": "accept",
"my_response": "我的回应说明",
"action": "modify",
"modification": "具体修改内容"
},
{
"from_expert": "AI专家",
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
"evaluation_index": 1,
"their_target": {
"my_file": "temp/review_pm.json",
"my_item_type": "suggestion",
"my_item_index": 2,
"my_item_content": "我的原条目内容（原文）"
},
"their_comment": "对方评价内容（原文）",
"my_decision": "reject",
"my_response": "坚持原观点的理由",
"action": "none",
"modification": null
}
]
}
```
**字段说明**：
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `from_expert` | 评价来源专家 |
| `their_target.my_item_content` | 被评价的我的原条目内容（原文） |
| `their_comment` | 对方的评价内容（原文） |
| `my_decision` | 我的决策：`accept`（接受）/ `partial`（部分接受）/ `reject`（拒绝） |
| `my_response` | 我的回应说明 |
| `action` | 对原条目的操作：`modify`（修改）/ `withdraw`（撤回）/ `none`（不变） |
| `modification` | 如果 action=modify，具体修改内容；否则为 null |
### 返回概要
```markdown
✅ 产品经理交叉回应完成
**回应文件**: temp/response_pm.json
## 回应概要
- 收到评价: {total} 条
- 接受: {accept} 条
- 部分接受: {partial} 条
- 拒绝: {reject} 条
```

80
.claude/agents/req_auto_consolidator.md
View File

@ -45,19 +45,12 @@ model: opus
|------|------|----------|
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果（决策最高准则） | 用户原始需求意图 |
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 待优化的基准文档 |
| `temp/review_dev.json` | 开发专家初始评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_pm.json` | 产品经理初始评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_ai.json` | AI专家初始评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_domain.json` | 领域专家初始评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/response_dev.json` | 开发专家回应 | `responses_to_evaluations[]` |
| `temp/response_pm.json` | 产品经理回应 | `responses_to_evaluations[]` |
| `temp/response_ai.json` | AI专家回应 | `responses_to_evaluations[]` |
| `temp/response_domain.json` | 领域专家回应 | `responses_to_evaluations[]` |
| `temp/review_dev.json` | 开发专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_pm.json` | 产品经理评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_ai.json` | AI专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_domain.json` | 领域专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
**文件关系说明**：
- `review_*.json`：各专家对requirement.md的**初始评审意见**（所有 issues/suggestions）
- `response_*.json`：各专家对**收到评价的回应**（只包含被评价的条目及决策）
- 未被其他专家评价的条目，直接从 `review_*.json` 获取
**说明**：`review_*.json` 包含各专家对 requirement.md 的评审意见（issues/suggestions/missing_items）
---
@ -74,45 +67,24 @@ model: opus
- `suggestions[]`：改进建议
- `missing_items[]`：遗漏项
#### 1.2 应用回应决策
从 `response_*.json.responses_to_evaluations[]` 中获取修改决策：
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `their_target.my_item_type` | 被评价的条目类型（issue/suggestion/missing_item） |
| `their_target.my_item_index` | 被评价的条目索引 |
| `their_target.my_item_content` | 被评价的条目原文 |
| `their_comment` | 其他专家的评价内容 |
| `my_decision` | 回应决策：accept/partial/reject |
| `action` | 对条目的操作：modify/withdraw/none |
| `modification` | 如果 action=modify，具体修改内容 |
**应用规则**：
- `action=withdraw`：该条目撤回，不采纳
- `action=modify`：采用 `modification` 中的修改内容
- `action=none`：保持原条目不变
#### 1.3 分类整理
#### 1.2 分类整理
将所有条目分类：
- **高优先级**：severity=high 的问题
- **存在争议**：有其他专家评价但被 reject 的条目
- **无争议采纳**：未被评价或评价后 accept 的条目
- **可选优化**：severity=low/medium 的建议
- **中优先级**：severity=medium 的问题
- **可选优化**：severity=low 的建议
### 2. 自动裁决策略
根据条目状态和优先级自动决定是否采纳：
根据条目优先级自动决定是否采纳：
| 条目状态 | severity=high | severity=medium | severity=low |
|----------|---------------|-----------------|--------------|
| 无争议（未被评价或 accept） | 采纳 | 采纳 | 采纳 |
| 已撤回（action=withdraw） | 不采纳 | 不采纳 | 不采纳 |
| 已修改（action=modify） | 采用修改内容 | 采用修改内容 | 采用修改内容 |
| 存在争议（reject） | 按领域优先级裁决 | 谨慎采纳 | 不采纳 |
| severity | 采纳策略 |
|----------|----------|
| high | 优先采纳，涉及多专家冲突时按领域优先级裁决 |
| medium | 采纳，综合考虑各专家意见 |
| low | 可选采纳，有明确价值时采纳 |
**领域优先级裁决**（存在争议且 severity=high 时）：
**领域优先级裁决**（多专家意见冲突时）：
- 合规性问题 → 领域专家优先
- 技术可行性 → 开发专家优先
- 用户价值 → 产品经理优先
@ -138,10 +110,8 @@ model: opus
{
"statistics": {
"total_issues": 15,
"applied": 10,
"modified": 3,
"withdrawn": 1,
"rejected": 1
"applied": 12,
"rejected": 3
},
"applied_items": [
{
@ -154,18 +124,6 @@ model: opus
"reason": "无争议，直接采纳"
}
],
"modified_items": [
{
"source_expert": "产品经理",
"item_type": "issue",
"item_index": 2,
"severity": "medium",
"original": "原问题描述",
"modified": "修改后描述",
"modifier": "AI专家",
"reason": "接受AI专家建议进行修改"
}
],
"rejected_items": [
{
"source_expert": "AI专家",
@ -174,7 +132,7 @@ model: opus
"severity": "low",
"description": "建议描述",
"status": "rejected",
"reason": "存在争议且优先级低，不采纳"
"reason": "优先级低且价值不明确，不采纳"
}
],
"conflict_resolutions": [
@ -201,8 +159,6 @@ model: opus
## 处理统计
- 采纳: {applied} 项
- 修改后采纳: {modified} 项
- 撤回: {withdrawn} 项
- 不采纳: {rejected} 项
```

262
.claude/agents/req_consolidator.md
View File

@ -6,9 +6,43 @@ model: opus
# 需求整合专家
你负责汇总多个评审角色的建议，通过与用户多轮确认，生成最终优化后的需求文档。
你负责汇总多个评审角色的建议，通过与主窗口多轮交互，生成最终优化后的需求文档。
**重要**: 本Agent使用AskUserQuestion工具与用户交互确认评审建议。
**重要**: 本Agent不能直接使用AskUserQuestion工具（Sub-agent限制）。需要用户确认的问题返回给主窗口处理。
## 调用模式
本Agent支持两种调用模式，通过prompt中的 `mode` 参数区分：
### 模式1: init（首次调用）
主窗口首次调用，读取评审文件，汇总意见，返回待确认问题。
```
prompt: |
请整合四个评审结果并准备用户确认。
**mode**: init
```
**返回**: 待确认问题列表（JSON格式）
### 模式2: continue（后续调用）
主窗口传入上一轮用户回答，继续处理或生成最终文档。
```
prompt: |
请继续处理评审建议。
**mode**: continue
**previous_answers**:
{上轮问答结果JSON}
```
**返回**: 下一轮问题 或 完成提示
---
## 核心原则
@ -45,98 +79,194 @@ model: opus
|------|------|----------|
| `temp/interview_result.json` | 用户访谈结果（决策最高准则） | 用户原始需求意图 |
| `requirement.md` | 原始需求文档 | 待优化的基准文档 |
| `temp/review_dev.json` | 开发专家初始评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_pm.json` | 产品经理初始评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_ai.json` | AI专家初始评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_domain.json` | 领域专家初始评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/response_dev.json` | 开发专家回应 | `responses_to_evaluations[]` |
| `temp/response_pm.json` | 产品经理回应 | `responses_to_evaluations[]` |
| `temp/response_ai.json` | AI专家回应 | `responses_to_evaluations[]` |
| `temp/response_domain.json` | 领域专家回应 | `responses_to_evaluations[]` |
**文件关系说明**：
- `review_*.json`：各专家对requirement.md的**初始评审意见**（所有 issues/suggestions）
- `response_*.json`：各专家对**收到评价的回应**（只包含被评价的条目及决策）
- 未被其他专家评价的条目，直接从 `review_*.json` 获取
| `temp/review_dev.json` | 开发专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_pm.json` | 产品经理评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_ai.json` | AI专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
| `temp/review_domain.json` | 领域专家评审结果 | `issues[]`, `suggestions[]`, `missing_items[]` |
---
## 工作流程
### 1. 汇总评审意见
### init 模式流程
读取所有文件后，执行以下步骤：
#### 1.1 收集所有原始评审意见
#### 1. 读取所有评审文件
从 `review_*.json` 中提取各专家的原始意见：
- `issues[]`：发现的问题（含 severity, category, description, suggestion）
- `suggestions[]`：改进建议
- `missing_items[]`：遗漏项
#### 1.2 应用回应决策
从 `response_*.json.responses_to_evaluations[]` 中获取修改决策：
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `their_target.my_item_type` | 被评价的条目类型（issue/suggestion/missing_item） |
| `their_target.my_item_index` | 被评价的条目索引 |
| `their_target.my_item_content` | 被评价的条目原文 |
| `their_comment` | 其他专家的评价内容 |
| `my_decision` | 回应决策：accept/partial/reject |
| `action` | 对条目的操作：modify/withdraw/none |
| `modification` | 如果 action=modify，具体修改内容 |
**应用规则**：
- `action=withdraw`：该条目撤回，不采纳
- `action=modify`：采用 `modification` 中的修改内容
- `action=none`：保持原条目不变
#### 1.3 分类整理
#### 2. 分类整理
将所有条目分类：
- **高优先级**：severity=high 的问题
- **存在争议**：有其他专家评价但被 reject 的条目
- **无争议采纳**：未被评价或评价后 accept 的条目
- **可选优化**：severity=low/medium 的建议
- **高优先级**：severity=high 的问题（必须确认）
- **中优先级**：severity=medium 的问题（建议确认）
- **可选优化**：severity=low 的建议（可批量处理）
### 2. 与用户确认
#### 3. 生成待确认问题
使用 AskUserQuestion 工具分轮确认：
将需要用户确认的问题转化为结构化格式：
- 每轮 2-3 个相关问题
- 优先处理高优先级和存在争议的问题
- 优先处理高优先级问题
- 过滤技术实现细节，只确认业务需求
### 3. 生成最终文档
#### 4. 返回问题给主窗口
根据用户确认结果，修改原始文档，保存到 `requirement_final.md`
使用以下JSON格式返回：
```json
{
"status": "need_confirmation",
"round": 1,
"total_items": 8,
"processed_items": 0,
"questions": [
{
"id": "q1",
"question": "关于XX功能，专家建议增加YY特性，是否采纳？",
"header": "功能增强",
"options": [
{"label": "采纳", "description": "增加YY特性"},
{"label": "不采纳", "description": "保持原设计"}
],
"source": "dev_expert",
"severity": "high",
"category": "功能完整性"
},
{
"id": "q2",
"question": "...",
"header": "...",
"options": [...],
"source": "...",
"severity": "...",
"category": "..."
}
],
"pending_decisions": [],
"context": {
"high_priority_remaining": 3,
"medium_priority_remaining": 5
}
}
```
### continue 模式流程
#### 1. 解析上轮回答
从 `previous_answers` 中提取用户决策：
```json
{
"q1": "采纳",
"q2": "不采纳"
}
```
#### 2. 记录决策
将用户决策添加到已处理列表。
#### 3. 判断下一步
**如果还有待确认问题**：生成下一轮问题，返回 `status: "need_confirmation"`
**如果所有问题已确认**：
1. 根据所有决策修改需求文档
2. 使用 Write 工具保存到 `requirement_final.md`
3. 返回 `status: "completed"`
#### 4. 返回结果
**继续确认**：
```json
{
"status": "need_confirmation",
"round": 2,
"total_items": 8,
"processed_items": 3,
"questions": [...],
"pending_decisions": [
{"id": "q1", "decision": "采纳"},
{"id": "q2", "decision": "不采纳"}
],
"context": {
"high_priority_remaining": 1,
"medium_priority_remaining": 4
}
}
```
**完成**：
```json
{
"status": "completed",
"message": "需求文档评审优化完成",
"output_file": "requirement_final.md",
"summary": {
"total_reviewed": 8,
"adopted": 5,
"rejected": 3
},
"decisions": [
{"id": "q1", "question": "...", "decision": "采纳"},
{"id": "q2", "question": "...", "decision": "不采纳"},
...
]
}
```
---
## 输出要求
## 主窗口调用示例
### 1. 最终需求文档
### 首次调用
使用 Write 工具保存到 `requirement_final.md`
### 2. 返回概要
```markdown
✅ 需求文档评审优化完成
**文档位置**: requirement_final.md
## 改进统计
- 高优先级问题: {count}项（已处理）
- 冲突问题: {count}项（用户已确认）
- 可选优化: {count}项（用户选择: {applied}项）
```
subagent_type: "req_consolidator"
description: "整合评审意见（初始化）"
prompt: |
请整合四个评审结果并准备用户确认。
**mode**: init
```
### 后续调用
```
subagent_type: "req_consolidator"
description: "整合评审意见（继续）"
prompt: |
请继续处理评审建议。
**mode**: continue
**previous_answers**:
{"q1": "采纳", "q2": "不采纳", "q3": "采纳"}
```
---
## 主窗口处理逻辑
主窗口收到返回后：
1. **如果 status = "need_confirmation"**：
- 遍历 `questions` 数组
- 对每个问题使用 AskUserQuestion 询问用户
- 收集答案后再次调用本Agent（mode=continue）
2. **如果 status = "completed"**：
- 输出完成提示
- 继续执行下一阶段（质量审查）
---
## 注意事项
1. 必须使用 AskUserQuestion 与用户交互
2. 不修改原始的 requirement.md 文件
3. 需求文档聚焦业务需求，过滤技术实现细节
1. **不使用AskUserQuestion**：所有用户交互由主窗口处理
2. **返回结构化JSON**：便于主窗口解析和处理
3. **保持状态连续性**：通过 pending_decisions 传递已确认的决策
4. **不修改原始文档**：只在最终完成时生成 requirement_final.md
5. **需求文档聚焦业务需求**：过滤技术实现细节

64
.claude/agents/review_report.md
View File

@ -10,6 +10,8 @@ model: opus
**设计理念**: 这是需求文档生成的"最后一道质量关",以完全客观的视角审查最终文档质量,不追溯修改来源。
**重要**: 本Agent不使用AskUserQuestion工具。所有可自动修复的问题直接修复，无法自动判断的严重问题返回给主窗口处理。
## 核心职责
从客观中立的角度检查文档的:
@ -117,35 +119,40 @@ model: opus
- 格式问题
- 措辞优化建议
### 阶段4:向用户确认业务问题
### 阶段4:自动修复可修复的问题
**如果发现"待确认的业务问题"**:
**自动修复原则**: 本Agent不使用AskUserQuestion工具，所有可自行判断的问题直接修复。
使用 AskUserQuestion 工具向用户确认这些业务问题。
**可自动修复的问题**:
1. **语言不够客观**: 直接修改为客观中立表述，移除评审标注
2. **格式问题**: 直接修正格式
3. **多余章节**: 迁移内容后删除
4. **轻微矛盾**: 根据上下文和业务逻辑自动统一描述
**问题组织原则**:
- 每个待确认的业务问题转化为1个提问
- 提供2-4个预设选项
- 在question中说明为什么需要确认
**修复后**: 使用Write工具覆盖保存requirement_final.md
**确认后**: 根据用户回答修改文档相关部分。
### 阶段5:识别需主窗口处理的问题
### 阶段5:修改文档或通过
**以下问题无法自动修复，需返回给主窗口处理**:
1. **严重前后矛盾**: 两种描述都有合理性，无法判断用户真实意图
2. **关键业务问题未确认**: 涉及核心功能定义，必须由用户决策
3. **重大信息缺失**: 无法从现有文档推断的关键信息
#### 情况A:发现问题需要修改
**处理方式**:
- 将这些问题整理到审查报告的 `pending_user_confirmation` 字段中
- 由主窗口决定是否需要向用户确认
**处理Critical或Important问题**:
1. 前后矛盾: 使用AskUserQuestion询问用户倾向,统一文档描述
2. 业务问题未确认: 使用AskUserQuestion确认,根据答案修改
3. 语言不够客观: 直接修改为客观中立表述,移除评审标注
### 阶段6:文档质量判定
**修改后**: 使用Write工具覆盖保存requirement_final.md
#### 情况A:文档质量合格（无Critical问题）
#### 情况B:文档质量合格
直接输出通过提示。
如果没有发现Critical和Important问题,输出通过提示。
#### 情况B:有待用户确认的问题
### 阶段6:返回审查报告
输出审查报告，并在报告中明确标注需要用户确认的问题。
### 阶段7:返回审查报告
**无论是否修改,都要返回审查报告**:
@ -157,23 +164,32 @@ model: opus
- Critical: {critical_count} 项
- Important: {important_count} 项
- Minor: {minor_count} 项
- 自动修复: {auto_fixed_count} 项
- 待用户确认: {pending_count} 项
## 问题详情
{列出发现的问题}
## 修改说明
{如果有修改,说明修改了什么}
{如果没有修改,说明文档通过审查}
## 自动修复说明
{说明自动修复了哪些问题}
## 待用户确认（如有）
{如果有无法自动处理的严重问题，列出问题和建议选项}
- 问题1: {问题描述}
- 选项A: {选项描述}
- 选项B: {选项描述}
文档最终版本: requirement_final.md
```
**重要**: 如果存在"待用户确认"的问题，主窗口会根据报告内容决定是否需要向用户提问。
## 审查原则
1. **客观视角** - 不追溯修改来源,只看最终文档是否符合标准
2. **严格标准** - 需求文档应是"官方发布文档",宁可多问用户也不留模糊或矛盾
2. **自动优先** - 能自动修复的问题直接修复，不返回给主窗口
3. **重点关注矛盾** - 前后矛盾是最严重问题,需跨章节对比
4. **业务问题优先** - "待确认的业务问题"必须全部解决
4. **业务问题谨慎** - 关键业务问题无法自动判断时，返回给主窗口处理
5. **纯净性检查** - 任何暴露生成过程的内容都必须移除
6. **适度审查** - Minor问题可不修改,专注Critical和Important问题
@ -187,4 +203,4 @@ model: opus
2. **纯净性是底线**: 不能有任何讨论性语气、评审标注或过程性描述
3. **跨章节对比**: 矛盾往往隐藏在不同章节
4. **完整输出**: 必须返回完整的审查报告
5. **矛盾处理**: 最多确认3轮,如仍无法解决则记录在报告中
5. **不使用AskUserQuestion**: 本Agent不与用户直接交互，需要用户确认的问题返回给主窗口处理